任雅浩，金崇文，王繼強(qiáng)，胡忠志

（南京航空航天大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院，南京210016）

0 引言

隨著微網(wǎng)中小型分布式冷熱電聯(lián)產(chǎn)（Combined Cooling Heating and Power，CCHP）技術(shù)在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用，微型燃?xì)廨啓C(jī)在微網(wǎng)中的作用日益凸顯[1-2]。分布式發(fā)電系統(tǒng)往往需要在無人值守的情況下長時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行，控制系統(tǒng)的故障會(huì)直接影響系統(tǒng)的穩(wěn)定，可能導(dǎo)致系統(tǒng)的急停甚至造成嚴(yán)重后果。因此對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)測(cè)量和狀態(tài)監(jiān)控的傳感器的可靠性就顯得尤為重要。這些傳感器在高溫高壓等惡劣環(huán)境下工作，容易發(fā)生各種故障，除添加硬件冗余的方法外，采用故障診斷算法對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，不會(huì)增加硬件成本，成為現(xiàn)今研究的主流方向。

按照系統(tǒng)工程“V”字型研發(fā)流程的要求，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)計(jì)控制器，建立可進(jìn)行數(shù)字仿真與硬件在環(huán)仿真的微型燃?xì)廨啓C(jī)模型。傳統(tǒng)簡單循環(huán)微型燃?xì)廨啓C(jī)廣泛應(yīng)用Rowen模型和IEEE模型[3-4]，模型的各部件采用在工況附近簡化的1階線性環(huán)節(jié)或者延遲環(huán)節(jié)，并且沒有回?zé)崞鞯慕?，在變工況下準(zhǔn)確性較差。另一類較為復(fù)雜的模型是基于模塊化建模思想利用壓氣機(jī)和透平實(shí)測(cè)特性曲線建立的流體網(wǎng)絡(luò)模型[5-6]，具有很高的準(zhǔn)確性，但由于采用實(shí)測(cè)特性曲線建模使得其通用性較差，在設(shè)計(jì)階段難以應(yīng)用。在20世紀(jì)80年代，美國宇航局采用1個(gè)卡爾曼濾波器集的方法去定位航空發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器故障[7]，成功提高了閉環(huán)控制對(duì)傳感器故障的容錯(cuò)性型；Takahisa[8]在此基礎(chǔ)上，提出采用該方法對(duì)氣路性能退化進(jìn)行診斷的方法；Naderi等[9]在此基礎(chǔ)上對(duì)比了擴(kuò)展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter，EKF）與無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter，UKF）在針對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí)的性能優(yōu)劣；Liu[10]等又提出了使用在線實(shí)時(shí)模型的方法更新發(fā)動(dòng)機(jī)的健康參數(shù)去提高控制器對(duì)突發(fā)性能退化的有效性。上述文獻(xiàn)僅做了數(shù)字仿真的研究，沒有驗(yàn)證實(shí)時(shí)模型在發(fā)動(dòng)機(jī)控制器上的實(shí)時(shí)性。西北工業(yè)大學(xué)設(shè)計(jì)了1種硬件在回路實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)[11-12]，采用工控機(jī)作為主工作站作為模型和故障診斷算法的載體，采用數(shù)據(jù)采集卡實(shí)現(xiàn)A/D和D/A轉(zhuǎn)換，驗(yàn)證了故障診斷算法的有效性。此后，在該平臺(tái)的基礎(chǔ)上，將運(yùn)行故障診斷算法的工控機(jī)換為DSP（英文縮寫在文中首次出現(xiàn)時(shí)要給出中英文全稱，下同）系統(tǒng)，更加真實(shí)地模擬機(jī)載硬件環(huán)境[13]。南京航空航天大學(xué)應(yīng)用CompactRIO快速原型平臺(tái)，設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了氣路故障診斷系統(tǒng)的有效性[14-16]。上述快速原型技術(shù)的使用，驗(yàn)證了故障診斷算法在硬件的可靠性，很大程度地模擬了真實(shí)信號(hào)的傳遞與轉(zhuǎn)換情況，為硬件在環(huán)平臺(tái)的開發(fā)積累了豐富的硬件基礎(chǔ)。

本文基于硬件在環(huán)仿真平臺(tái)，采用某型工業(yè)控制器作為算法載體，根據(jù)故障診斷算法在真實(shí)控制器中的運(yùn)行情況，驗(yàn)證基于模型的設(shè)計(jì)（Model-Based Dseign，MBD）MBD的控制算法設(shè)計(jì)在數(shù)字仿真平臺(tái)與HIL仿真平臺(tái)的一致性。

1 回?zé)嵝臀⑿腿細(xì)廨啓C(jī)MBD建模

微型燃?xì)廨啓C(jī)具有多變量、強(qiáng)非線性和工況復(fù)雜等特點(diǎn)，建立能夠準(zhǔn)確表現(xiàn)實(shí)際系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型十分困難。本文考慮微型燃?xì)廨啓C(jī)中轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣性以及回?zé)崞鞅诿鏈囟冗@2個(gè)主要慣性環(huán)節(jié)，忽略了管道等其它部件的熱慣性。同時(shí)忽略壓氣機(jī)與渦輪的儲(chǔ)能效應(yīng)及模型中的容積效應(yīng)。為提高模型的通用性，采用特性圖修正的方法建立壓氣機(jī)和渦輪的特性曲線。

1.1 T100微型燃?xì)廨啓C(jī)結(jié)構(gòu)

Turbec AB公司生產(chǎn)的T100型微型燃?xì)廨啓C(jī)主要用于熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)（Combined Heat and Power，CHP）[17]，輸出功率為 100 kW（±3 kW），熱效率為30%（±1%），主要結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 微型燃?xì)廨啓C(jī)熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)

本文針對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)主要部件建模，包括壓氣機(jī)、渦輪、燃燒室、回?zé)崞饕约鞍l(fā)電機(jī)等，如圖2所示。

圖2 微型燃?xì)廨啓C(jī)仿真模型結(jié)構(gòu)

本文模型中站的命名如下：0代表外部環(huán)境，1代表進(jìn)氣道，2代表壓氣機(jī)出口，2R代表回?zé)崞骼涠顺隹诩慈紵胰肟冢?代表燃燒室出口，4代表渦輪出口，4R代表回?zé)崞鳠岫顺隹冢?代表尾噴管出口。

1.2 基于模型的設(shè)計(jì)方法

對(duì)于航空航天領(lǐng)域的復(fù)雜控制系統(tǒng)，傳統(tǒng)開發(fā)方法是應(yīng)用不同工具分階段進(jìn)行。設(shè)計(jì)和驗(yàn)證在不同階段的傳遞和轉(zhuǎn)換容易產(chǎn)生偏差，并且存在重復(fù)編碼和系統(tǒng)迭代周期長等問題。MBD方法逐漸開始應(yīng)用[18-19]，該方法涵蓋了建模、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)仿真以及硬件在環(huán)仿真等整個(gè)開發(fā)流程，基于MBD的系統(tǒng)工程研發(fā)流程如圖3所示。相比傳統(tǒng)開發(fā)方法，MBD在統(tǒng)一的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證平臺(tái)上，以控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為對(duì)象，以計(jì)算機(jī)上代碼自動(dòng)生成為手段，用仿真的方式在控制系統(tǒng)開發(fā)流程中的各階段不斷進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，高效地進(jìn)行迭代和優(yōu)化設(shè)計(jì)。MBD技術(shù)在汽車電子領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用，具有較強(qiáng)的工程實(shí)用性，并推廣到航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域[20]。

圖3 系統(tǒng)工程研發(fā)流程

1.3 靜態(tài)方程

1.3.1 壓氣機(jī)模型

通過GasTurb軟件獲取壓氣機(jī)通用特性圖，計(jì)算時(shí)通過等換算轉(zhuǎn)速線和特性曲線變量線（β線），采用差值方法求得壓氣機(jī)運(yùn)行點(diǎn)數(shù)據(jù)。進(jìn)行特性圖計(jì)算時(shí)，壓比PR、換算轉(zhuǎn)速Nc、換算空氣質(zhì)量流量Wc和壓氣機(jī)效率ηc之間關(guān)系定義為

1.3.2 燃燒室模型

由于容積慣性相對(duì)于熱慣性時(shí)間常數(shù)較小，燃燒室采用純能量模型

式中：W3為燃燒室出口氣體質(zhì)量流量，kg/s；W2為燃燒室入口氣體質(zhì)量流量，kg/s；Wf為燃料質(zhì)量流量，kg/s；LHV為燃料低熱值，kJ/kg；σB為燃燒室總壓損失系數(shù)；ηB為燃燒室燃燒效率；H3為燃燒室出口總焓值。

1.3.3 渦輪模型

渦輪模型采用類似于壓氣機(jī)模型的方法，由通用特性圖差值求得。

1.3.4 回?zé)崞髂Ｐ?/p>

為提高燃燒室燃燒效率，回?zé)崞鲗u輪出口氣流與壓氣機(jī)出口氣流進(jìn)行熱交換，由于換熱器壁面熱慣性的存在，阻礙了冷熱端溫度的快速變化，相較于簡單循環(huán)，微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)較慢。由于回?zé)崞骶哂忻黠@的分布式特征[21-22]，采用集總參數(shù)法簡化計(jì)算，忽略進(jìn)出回?zé)崞鞲浇苈返膹?fù)雜結(jié)構(gòu)，整個(gè)回?zé)崞骱喕癁槟媪鲹Q熱。將回?zé)崞鹘饘俦诿娴钠骄鶞囟茸鳛槔錈岫似胶獾臓顟B(tài)參數(shù)，建立分布參數(shù)換熱器動(dòng)態(tài)模型，主要包括冷熱端氣體能量平衡方程和壁面能量平衡方程

式中：W為氣體質(zhì)量流量，kg/s；α為氣體傳熱系數(shù)，W/（M2·K）；Aw為回?zé)崞鞅诿骟w積，m2；Tw為回?zé)崞鞅诿嫫骄鶞囟?，K；T軈為氣體平均溫度，K；Mw為壁面質(zhì)量，kg；Cw為回?zé)崞鞅诿姹葻幔琸J/（kg·K）；下標(biāo)a、g分別為壓氣機(jī)出口氣流和渦輪出口氣流；下標(biāo)in、out分別為氣流進(jìn)、出口參數(shù)。

1.3.5 轉(zhuǎn)子模型

在穩(wěn)態(tài)模型中，不需要考慮轉(zhuǎn)子的動(dòng)態(tài)特性；在動(dòng)態(tài)模型中，由積分方程求得轉(zhuǎn)子的動(dòng)態(tài)狀態(tài)為

式中：Trq為部件的扭矩，N·m；I為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2。

動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真使用牛頓拉普斯求解器對(duì)流量平衡方程進(jìn)行迭代求解，當(dāng)ε≤10-5時(shí)，模型的共同工作點(diǎn)為

式中：Wc,2為壓氣機(jī)換算空氣質(zhì)量流量，kg/s；Wc,2map為由特性圖計(jì)算得到的流量，kg/s；Wc,4為渦輪換算空氣質(zhì)量流量，kg/s；Wc,4map為由特性圖計(jì)算得到的流量，kg/s；Wc,5為尾噴管換算空氣質(zhì)量流量，kg/s；Wc,5Q為由Q曲線計(jì)算得到的流量，kg/s。

1.4 數(shù)據(jù)匹配

微型燃?xì)廨啓C(jī)動(dòng)態(tài)過程中100%、70%、50%、40%、30%負(fù)載時(shí)試驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)對(duì)比[23]，相對(duì)誤差見表1。

表1 非設(shè)計(jì)點(diǎn)參數(shù)相對(duì)誤差

2 穩(wěn)態(tài)及動(dòng)態(tài)控制器設(shè)計(jì)

2.1 控制需求分析

燃機(jī)控制單元（Engine Control Unit，ECU）是燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)中的主要控制單元，所有調(diào)節(jié)任務(wù)在此單元中完成。為實(shí)現(xiàn)有效控制，采用3環(huán)系統(tǒng)。最外層是“功率環(huán)”，采用數(shù)據(jù)采集模塊對(duì)負(fù)載功率進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，根據(jù)“功率-轉(zhuǎn)速曲線”確定功率所對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速；最內(nèi)層是“電壓環(huán)”，通過直流母線電壓反饋，調(diào)整PWM整流器，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的直流母線電壓；中間層是“速度環(huán)”，對(duì)于某一給定速度，采用PI轉(zhuǎn)速無差調(diào)節(jié)控制，并且在該層中設(shè)計(jì)故障診斷模塊。本文采用恒排氣溫度的控制模型，對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行控制，控制系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 微型燃?xì)廨啓C(jī)控制單元

2.2 模型線性化及穩(wěn)態(tài)控制器設(shè)計(jì)

利用上述微型燃?xì)廨啓C(jī)非線性模型，采用小擾動(dòng)法和擬合法，分步擬合求取微型燃?xì)廨啓C(jī)各工作點(diǎn)系統(tǒng)矩陣ABCD，本文選取燃?xì)廨啓C(jī)功率作為參數(shù)確定燃機(jī)工作點(diǎn)，求取燃機(jī)分段線化狀態(tài)空間模型[24]。

微型燃?xì)廨啓C(jī)非線性模型可以表示為

式中：x、u、y分別為狀態(tài)變量、控制變量和輸出變量，x∈Rn，y∈Rm，u∈Rr。

對(duì)上述方程在微型燃?xì)廨啓C(jī)穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)(x0,u0)處，采用小擾動(dòng)法對(duì)輸入變量和狀態(tài)量分別進(jìn)行±1%和±2%的擾動(dòng)，求得平均值作為狀態(tài)變量方程矩陣的值，以此值作為初始值采用擬合法與非線性模型數(shù)據(jù)匹配，得到如下方程

式中：A為狀態(tài)矩陣；B為輸出矩陣；C為前饋矩陣；D為干擾矩陣；w為系統(tǒng)噪聲；v為測(cè)量噪聲。

其中，狀態(tài)變量x=[N,TW]，控制變量u=Wf，輸出變量y=[N,Tw,T2,T4,P2,P4,T2R,T4R]，選取模型中2個(gè)慣性環(huán)節(jié)中N和Tw作為狀態(tài)變量，輸出變量選擇T100P系統(tǒng)中的測(cè)量值[25]：壓氣機(jī)出口溫度T2、渦輪出口溫度T4、壓氣機(jī)出口壓力P2、渦輪出口壓力P4、燃燒室入口溫度T2R、排氣裝置入口溫度T4R，建立系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程。由線化狀態(tài)空間方程整定PI參數(shù)，構(gòu)建PI控制器。

2.3 故障診斷模塊設(shè)計(jì)

在微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)中，傳感器多處于高溫高壓的工作環(huán)境中，針對(duì)傳感器容易出現(xiàn)的信號(hào)漂移和轉(zhuǎn)置等軟故障，研究了基于1簇?cái)U(kuò)展卡爾曼濾波器的方法對(duì)傳感器故障進(jìn)行診斷的有效性，為了驗(yàn)證基于模型的方法設(shè)計(jì)的故障診斷模塊在實(shí)際工程中是否具有同樣的效果，本文應(yīng)用硬件在環(huán)仿真平臺(tái)集成微型燃?xì)廨啓C(jī)模型與故障診斷算法，驗(yàn)證該算法在接近真實(shí)工作環(huán)境下的可靠性。微型燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷和隔離系統(tǒng)（FDI）如圖5所示。

FDI系統(tǒng)使用2組輸入信號(hào)：傳感器測(cè)量值和控制命令信號(hào)。傳感器故障診斷與隔離系統(tǒng)通過采用卡爾曼濾波器集的方法實(shí)現(xiàn)，每路傳感器信號(hào)都有1個(gè)專門的濾波器對(duì)其進(jìn)行故障診斷與隔離，如圖6所示。

圖5 故障診斷與隔離系統(tǒng)

圖6 基于卡爾曼濾波器的FDI系統(tǒng)

微型燃?xì)廨啓C(jī)線化模型如第2.2節(jié)所述，具有如下狀態(tài)空間方程

式中：下標(biāo)ss表示穩(wěn)態(tài)點(diǎn)的值。

對(duì)于傳感器故障診斷，第i個(gè)卡爾曼濾波器針對(duì)第i路信號(hào)設(shè)計(jì)，對(duì)應(yīng)的濾波方程為

式中：x?和y?i分別為狀態(tài)估計(jì)值和第i個(gè)傳感器集里的測(cè)量向量估計(jì)值；矩陣Ci和Di分別為C和D矩陣的子集，表示C和D第i行刪除后的矩陣；Ki為匹配矩陣（A，Ci）的1組卡爾曼濾波器增益，為了使卡爾曼濾波器能夠工作，矩陣對(duì)（A，Ci）必須是可觀的。

在微型燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行時(shí)，其發(fā)電負(fù)載會(huì)根據(jù)需求變化，針對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行工況內(nèi)的故障診斷，本文以負(fù)載作為模型分段的穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)，在60%～100%負(fù)載范圍內(nèi)，以間隔2%負(fù)載取24個(gè)穩(wěn)態(tài)點(diǎn)，建立分段線化模型，構(gòu)建分段卡爾曼濾波器模型，其原理如圖7所示。

圖7 分段卡爾曼濾波器原理

分段線化模型通過當(dāng)前負(fù)載，采用差值方法求取當(dāng)前狀態(tài)的xss、yss、uss，以及對(duì)應(yīng)的ABCD矩陣。再以離線方式求得24個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的卡爾曼濾波器增益，通過增益調(diào)度的方式，根據(jù)當(dāng)前負(fù)載選取最近的1組卡爾曼濾波器增益。通過該方法，相較于在線求取卡爾曼濾波器增益，可以減小控制器的運(yùn)算量，延長算法運(yùn)行時(shí)間。

傳感器的故障診斷與隔離模塊如圖8所示。本文設(shè)計(jì)了i個(gè)卡爾曼濾波器，i為被監(jiān)控的傳感器數(shù)量，每個(gè)濾波器使用i-1個(gè)傳感器信號(hào)，對(duì)于每個(gè)濾波器，定義殘差向量為

使用殘差加權(quán)平方和處理每個(gè)卡爾曼濾波器得到的偏差

式中：向量σj為第j個(gè)傳感器的標(biāo)準(zhǔn)差；附加的權(quán)重Vi表示權(quán)重向量。

假設(shè)有以下2種情況：H0：系統(tǒng)運(yùn)行正常；H1：系統(tǒng)出現(xiàn)故障。故障判斷邏輯為

式中：λi表示第i個(gè)濾波器檢測(cè)到故障的閾值。閾值的選取需通過多次試驗(yàn)考慮診斷精度以及診斷時(shí)間。閾值過高，診斷精度降低，診斷時(shí)間增加；閾值過低，響應(yīng)時(shí)間縮短，但誤報(bào)率增大。

當(dāng)?shù)趇路信號(hào)出現(xiàn)故障時(shí)，除第i個(gè)卡爾曼濾波器外其他所有濾波器估計(jì)出的WSSR值均會(huì)變化，當(dāng)超過閾值時(shí)，將會(huì)報(bào)故，故障診斷系統(tǒng)如圖8所示。

圖8 故障診斷模塊

3 硬件在環(huán)仿真

微型燃?xì)廨啓C(jī)控制系統(tǒng)對(duì)運(yùn)行安全要求嚴(yán)格，需要對(duì)電子控制器進(jìn)行全面測(cè)試，應(yīng)用HIL仿真可以將電子控制器置于等同于運(yùn)行環(huán)境的條件下進(jìn)行測(cè)試。通過HIL仿真可以更加完整和深入地研究閉環(huán)仿真，同時(shí)驗(yàn)證軟件設(shè)計(jì)及硬件兼容性的正確性。

3.1 硬件在環(huán)平臺(tái)介紹

本文采用的硬件在環(huán)平臺(tái)根據(jù)功能劃分為3大模塊：監(jiān)視工作臺(tái)、仿真器和控制器。平臺(tái)實(shí)物如圖9所示，平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖9 硬件在環(huán)平臺(tái)設(shè)備

圖10 硬件在環(huán)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

監(jiān)視工作臺(tái)即對(duì)整個(gè)硬件在環(huán)平臺(tái)的運(yùn)行和操作管理進(jìn)行監(jiān)視，由主控計(jì)算機(jī)和綜合測(cè)控計(jì)算機(jī)組成。

仿真器是整個(gè)硬件在環(huán)平臺(tái)最重要的組成部分，分為3部分：數(shù)字仿真計(jì)算機(jī)主要實(shí)現(xiàn)微型燃?xì)廨啓C(jī)模型運(yùn)行監(jiān)控，以及信號(hào)節(jié)點(diǎn)分配、接收與發(fā)送數(shù)字信號(hào)等功能；PXI工控機(jī)、信號(hào)調(diào)理裝置與狀態(tài)操縱裝置等，主要實(shí)現(xiàn)A/D、D/A信號(hào)轉(zhuǎn)換以及傳感器信號(hào)的模擬與電路調(diào)理等功能；信號(hào)注入模塊，該平臺(tái)有2種故障信號(hào)實(shí)現(xiàn)方法：通過仿真軟件對(duì)信號(hào)注入模塊中對(duì)應(yīng)通路信號(hào)進(jìn)行調(diào)節(jié)；通過外部接口使用信號(hào)發(fā)生器等設(shè)備進(jìn)行信號(hào)的疊加?？刂破饔糜趯?duì)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行控制。某型工業(yè)控制器的主要性能指標(biāo)見表2。

監(jiān)視工作臺(tái)，可以查看信號(hào)的實(shí)時(shí)變化情況，以及對(duì)各節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)保存。

表2 某型工業(yè)控制器主要性能指標(biāo)

信號(hào)模擬，針對(duì)本文所設(shè)計(jì)故障診斷模塊，使用T2、T4、T2R、T4R、P2、P4以及 N 共 7 路信號(hào)，溫度信號(hào)使用K型熱電偶模擬板卡，P2和P4由于缺少壓力傳感器模擬板卡，使用422總線進(jìn)行虛擬信號(hào)傳遞，轉(zhuǎn)速N采用頻率為13000 Hz的轉(zhuǎn)速調(diào)理電路。

K型熱電偶電路可以實(shí)現(xiàn)-50～1600℃的溫度連續(xù)測(cè)量，該模擬電路將工控機(jī)接收的模型仿真溫度值調(diào)理為-10～60 mV的電壓信號(hào)，以供控制器測(cè)量。電子控制器在OS軟件層將模擬量信號(hào)電壓值轉(zhuǎn)換為數(shù)碼值，通過開環(huán)標(biāo)定的方式，分別標(biāo)定模型與模擬電壓值以及碼值和溫度值之間的關(guān)系，提高模型輸出與控制器接收信號(hào)之間的精度。

本文設(shè)計(jì)的故障診斷模塊在HIL仿真平臺(tái)的信號(hào)轉(zhuǎn)換如圖11所示。通過真實(shí)的控制器，以及傳感器信號(hào)的仿真調(diào)理板卡，模擬真實(shí)環(huán)境下微型燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行條件，提高了數(shù)字仿真的置信度。

圖11 HIL仿真數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

3.2 代碼生成

由Simulink生成T100微型燃?xì)廨啓C(jī)模型代碼，通過編譯，即可得到可以在硬件在環(huán)平臺(tái)工控機(jī)環(huán)境下運(yùn)行的工程文件，為保證代碼生成的可靠性，將生成代碼集成到Fworks仿真平臺(tái)。

根據(jù)硬件平臺(tái)接口規(guī)范與要求將模型代碼封裝，并將輸入輸出接口與硬件平臺(tái)進(jìn)行匹配，最后將控制邏輯寫入控制器。

3.3 仿真結(jié)果分析

3.3.1 模型一致性對(duì)比

數(shù)字仿真與HIL仿真對(duì)比如圖12、13所示，結(jié)果表明，在穩(wěn)態(tài)時(shí)轉(zhuǎn)速的相對(duì)誤差最大約為0.05%，發(fā)生在80%負(fù)載內(nèi)；在動(dòng)態(tài)時(shí)絕對(duì)誤差最大為50 r/min，相對(duì)誤差最大為-0.076%，發(fā)生在負(fù)載由85%降到80%的響應(yīng)過程中。

圖12 動(dòng)態(tài)過程仿真曲線對(duì)比

圖13 轉(zhuǎn)速誤差

3.3.2 故障診斷與隔離模塊對(duì)比

控制器濾波效果如圖14所示，轉(zhuǎn)速信號(hào)濾波效果如圖15所示。

圖14 控制器濾波效果

以T2傳感器的卡爾曼濾波器故障殘差信號(hào)為例，展示故障時(shí)故障殘差信號(hào)WSSR值的變化情況。在第20 s時(shí)，給T41個(gè)18 K（2%）持續(xù)20 s的斜坡故障信號(hào)，由數(shù)字仿真與HIL仿真得到的WSSR穩(wěn)態(tài)對(duì)比如圖16（a）所示；在第20 s時(shí)，給T41個(gè)18 K的偏置故障，由數(shù)字仿真與HIL仿真得到的穩(wěn)態(tài)WSSR對(duì)比如圖 16（b）所示。

圖15 轉(zhuǎn)速信號(hào)濾波效果

圖16 穩(wěn)態(tài)時(shí)故障WSSR值對(duì)比

圖17 動(dòng)態(tài)時(shí)故障WSSR值對(duì)比

T2存在18 K的偏置故障時(shí)，在第20 s負(fù)載由100%下降至95%，由數(shù)字仿真與HIL仿真得到的WSSR對(duì)比如圖17所示。

模擬板卡造成的測(cè)量噪聲方差小于數(shù)字仿真時(shí)設(shè)置的0.02，因此WSSR值也會(huì)不同，并且由HIL仿真得到的WSSR值偏小，但是穩(wěn)態(tài)值會(huì)保持在大致相同的水平，驗(yàn)證了基于MBD方法的一致性。同時(shí)轉(zhuǎn)速模擬板卡標(biāo)定存在一定誤差，WSSR在無故障時(shí)略高于0。在HIL設(shè)備測(cè)試故障診斷系統(tǒng)時(shí)，在信號(hào)調(diào)理及傳輸延遲等情況下，動(dòng)態(tài)響應(yīng)會(huì)比數(shù)字仿真慢，導(dǎo)致診斷時(shí)間增加，且更容易產(chǎn)生誤報(bào)。在動(dòng)態(tài)時(shí)，HIL仿真會(huì)比數(shù)字仿真產(chǎn)生更大的WSSR值突變。為保證HIL測(cè)試的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行診斷精度測(cè)量時(shí)，選取5次不同時(shí)間測(cè)量結(jié)果的算術(shù)平均值，并且百分比的基線都采用數(shù)字仿真的結(jié)果，F(xiàn)DI系統(tǒng)能夠診斷的最小傳感器信號(hào)偏差值見表3。

4 結(jié)束語

基于卡爾曼濾波器的方法的傳感器信號(hào)故障診斷方案在回?zé)嵝臀⑿腿細(xì)廨啓C(jī)平臺(tái)上的應(yīng)用，首先依據(jù)MBD的要求，在Simulink軟件中建立了微型燃?xì)廨啓C(jī)部件級(jí)模型，并采用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)點(diǎn)及非設(shè)計(jì)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，動(dòng)態(tài)誤差在4%以內(nèi)，具有較高的精度，采用基于模型的方法，設(shè)計(jì)了故障診斷與隔離模塊。通過代碼生成方式將數(shù)字模型集成到仿真計(jì)算機(jī)，并將控制邏輯集成到控制器中，并與數(shù)字仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，最大誤差不超過0.1%。對(duì)診斷精度進(jìn)行對(duì)比，由HIL平臺(tái)與數(shù)字仿真得到的結(jié)果有很高的一致性，最大差距在1%以內(nèi)。本方法實(shí)現(xiàn)了從數(shù)字仿真到硬件在環(huán)仿真平臺(tái)的轉(zhuǎn)移，提高了控制算法在硬件在環(huán)平臺(tái)集成的效率，為之后提高故障診斷算法精度與進(jìn)行容錯(cuò)算法測(cè)試奠定了良好的基礎(chǔ)。

表3 機(jī)匣與葉片材料參數(shù)